\section{AI 赋能遥感业务面临的挑战}

当前，新兴 AI 技术在遥感业务的实际落地过程中面临诸多挑战。
首先，遥感数据本身存在质量参差不齐、时效性不足等问题。高质量标注样本的稀缺进一步制约了模型的训练与优化。\authornumcite{孙显2022智能遥感}进一步指出，现有的开源遥感数据集仍存在数据规模较小、缺乏遥感特性的问题，难以支撑满足复杂多变的遥感应用场景\cite{berg2022self}。因此，数据共享在未来仍是一项重要的课题。
其次，现有 AI 模型的泛化能力有限，难以适应遥感场景的多样性和复杂性。深度学习模型的可解释性不足，其输出结果的结果透明度和可靠性存在不足，进一步限制了其在对可靠性要求较高的业务场景中的实际应用\cite{diehr2025artificial}。
另外，深度学习模型通常对计算资源有较高要求，这在实际大规模部署时带来了较大压力\cite{zhang2023intelligent}。
最后，新兴 AI 技术与传统遥感业务流程的深度融合仍存在障碍，缺乏完善的支撑环境，面临系统集成不成熟的问题，导致新技术的推广和落地面临较大难度\cite{onatayo2025integrating}。
这些挑战需要从数据、模型、系统等多方面协同推进，才能实现 AI 在遥感业务中的高效应用。

